链家网和贝壳网房价爬虫

【导读】链家网和贝壳网房价爬虫，采集北京上海广州深圳等21个中国主要城市的房价数据（小区，二手房，出租房，新房），稳定可靠快速！支持csv,MySQL, MongoDB,Excel, json存储，支持Python2和3，图表展示数据，注释丰富。

作者 | jumper2014

整理 | Xiaowen

原文链接：

https://github.com/jumper2014/lianjia-beike-spider

链家网(lianjia.com)和贝壳网(ke.com)爬虫

爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。
支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注释，帮助理解代码并且方便扩展功能。
数据含义：城市-city, 区县-district, 板块-area, 小区-xiaoqu, 二手房-ershou, 租房-zufang，新房-loupan。
每个版块存储为一个csv文件，该文件可以作为原始数据进行进一步的处理和分析。
支持图表展示

如果链家和贝壳页面结构有调整，欢迎反馈，我将尽力保持更新。
此代码仅供学习与交流，请勿用于商业用途，后果自负。问题反馈QQ群号635276285。

安装依赖

pip install -r requirements.txt
运行前，请将当前目录加入到系统环境变量PYTHONPATH中。
运行前，请指定要爬取的网站，见lib/const/spider.py里面的SPIDER_NAME变量。
清理数据，运行 python tool/clean.py

小区房价数据爬取

内容格式：采集日期,所属区县,板块名,小区名,挂牌均价,挂牌数
内容如下：20180221,浦东,川沙,恒纬家苑,32176元/m2,3套在售二手房
数据可以存入MySQL/MongoDB数据库，用于进一步数据分析，比如排序，计算区县和版块均价。
MySQL数据库结构可以通过导入tool/lianjia_xiaoqu.sql建立。
MySQL数据格式: 城市日期所属区县版块名小区名挂牌均价挂牌数
MySQL数据内容：上海 20180331 徐汇衡山路永嘉路621号 333333 0
MongoDB数据内容: { "_id" : ObjectId("5ac0309332e3885598b3b751"), "city" : "上海", "district" : "黄浦", "area" : "五里桥", "date" : "20180331", "price" : 81805, "sale" : 11, "xiaoqu" : "桥一小区" }
Excel数据内容：上海 20180331 徐汇衡山路永嘉路621号 333333 0
运行, python xiaoqu.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
运行, python xiaoqu.py city, 自动开始采集数据到csv文件

hz: 杭州, sz: 深圳, dl: 大连, fs: 佛山
xm: 厦门, dg: 东莞, gz: 广州, bj: 北京
cd: 成都, sy: 沈阳, jn: 济南, sh: 上海
tj: 天津, qd: 青岛, cs: 长沙, su: 苏州
cq: 重庆, wh: 武汉, hf: 合肥, yt: 烟台
nj: 南京,

修改 xiaoqu_to_db.py 中的database变量，设置数据最终存入mysql/mongodb/Excel/json
python xiaoqu_to_db.py 根据提示将今天采集到的csv数据存入数据库。(默认导出为单一csv文件)
python xiaoqu_to_chart.py 将单一csv文件数据通过图表展示。

挂牌二手房数据爬取

获取链家网挂牌二手房价数据，数据格式如下：
20180405,浦东,万祥镇,祥安菊苑 3室2厅 258万,258万,祥安菊苑 | 3室2厅 | 126.58平米 | 南 | 毛坯
运行，python ershou.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
运行，python ershou.py city，自动开始采集数据到csv文件

出租房数据爬取

获取链家网挂牌出租房数据，数据格式如下：
20180407,浦东,御桥,仁和都市花园 ,3室2厅,100平米,8000
运行，python zufang.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
运行，python zufang.py city，自动开始采集数据到csv文件

新房数据爬取

获取链家网新房数据，数据格式如下：
20180407,上海星河湾,76000,1672万
运行，python loupan.py 根据提示输入城市代码，回车确认，开始采集数据到csv文件
运行，python loupan.py city，自动开始采集数据到csv文件

结果存储

根目录下建立data目录存放结果数据文件
小区房价数据存储目录为 data/site/xiaoqu/city/date
二手房房价数据存储目录为 data/site/ershou/city/date
出租房房价数据存储目录为 data/site/zufang/city/date
新房房价数据存储目录为 data/site/loupan/city/date

性能

300秒爬取上海市207个版块的2.7万条小区数据，平均每秒90条数据。

Total crawl 207 areas.
Total cost 294.048109055 second to crawl 27256 data items.

1000秒爬取上海215个版块的7.5万条挂牌二手房数据，平均每秒75条数据。

Total crawl 215 areas.
Total cost 1028.3090899 second to crawl 75448 data items.

300秒爬取上海215个版块的3.2万条出租房数据, 平均每秒150条数据。

Total crawl 215 areas.
Total cost 299.7534770965576 second to crawl 32735 data items.

30秒爬取上海400个新盘数据。

Total crawl 400 loupan.
Total cost 29.757128953933716 second

更新记录

2018/11/05 增加工具下载二手房缩略图tool/download_ershou_image.py
2018/11/01 增加二手房缩略图地址
2018/10/28 xiaoqu_to_db.py改造成支持命令行参数自动运行。
2018/10/25 将主要爬取代码抽取到spider类中。
2018/10/22 文件名，目录，代码重构。
2018/10/20 增加中间文件清理功能，能够爬取贝壳网的小区，新房，二手房和租房数据。
2018/10/19 支持贝壳网小区数据爬取
2018/10/15 增加Spider类，优化异常处理，功能无变动
2018/10/14 允许用户通过命令行指定要爬取的城市，而不仅仅通过交互模式选择，用于支持自动爬取。
2018/10/11 增加初步log功能。
2018/10/09 图表展示区县均价排名。
2018/10/07 小区房价导出到json文件, csv文件。图表展示最贵的小区。
2018/10/05 增加Referer。增加透明代理服务器获取(未使用)
2018/06/01 支持User-Agent
2018/04/07 支持采集新房的基本房价信息
2018/04/07 支持采集出租房的相关信息
2018/04/05 支持采集挂牌二手房信息
2018/04/02 支持将采集到的csv数据导入Excel
2018/04/01 同时支持Python2和Python3
2018/04/01 支持将采集到的csv数据导入MongoDB数据库
2018/03/31 支持将采集到的csv数据导入MySQL数据库
2018/03/27 修复bug: 版块下只有一页小区数据时未能正确爬取
2018/03/27 增加5个城市，现在支持21个城市的小区数据爬取
2018/03/10 自动获取城市的区县列表，现在支持16个城市小区数据爬取
2018/03/06 支持北京二手房小区数据采集
2018/02/21 应对链家前端页面更新，使用内置urllib2代替第三方requests库,提升性能，减少依赖
2018/02/01 支持上海二手房小区数据采集

-END-

专 · 知

专知《深度学习:算法到实战》课程全部完成！470+位同学在学习，现在报名，限时优惠！网易云课堂人工智能畅销榜首位！

请加专知小助手微信（扫一扫如下二维码添加），咨询《深度学习:算法到实战》参团限时优惠报名~

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取专业知识教程视频资料和与专家交流咨询！

请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文，注册登录专知，获取更多AI知识资料！

点击“阅读原文”，了解报名专知《深度学习:算法到实战》课程

展开全文

阅读 0+

评论 0+